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PyConES 2019 conferences, attachments and related stuff
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PyConES 2019 Conferences and their related stuff

It contains all available talks, their attachments and other interesting information.

Talks

Machine Learning for Bayesian Optimization and Stochastic Dynamic Systems

  • 🐍 Antonio del Rio Chanona
  • 2019-10-04 15:30
  • 📋 Gaussian Processes are a statistical popularized by the Machine Learning community. They provide several advantages over more widespread techniques like Neural Networks (Deep Learning), Support Vector Machines or Ensemble Learning. Gaussian Processes allow to draw statistical levels of confidence over their inference (prediction) and, unlike mainstream Machine Learning techniques, can make accurate predictions with small datasets. This enables Gaussian Processes to be useful in the context of many science and engineering applications.This minicourse will be divided into two sections: 1) the first section will introduce Gaussian Processes, their construction and derivation, paying particular attention to the intuition behind them. 2) the second section will focus on using them for various applications, including Bayesian optimization and modelling of stochastic dynamic systems.Python codes and notes will be provided so that the attendants can explore the codes and implementations on their own after the tutorial.Author: Prof. Antonio del Rio Chanona is a Research Fellow at the Centre for Process Systems Engineering, Imperial College London, developing and applying computer algorithms from the area of optimization and machine learning to engineering systems.
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Taller de Introducción a Python

  • 🐍 Cristóbal Contreras Rubio, Antònia Tugores, Biel Frontera, Raúl Cumplido
  • 2019-10-04 15:30
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Cooking recipes API using Django Rest Framework

Ya sé Python ¿Ahora qué?

  • 🐍 Miguel Sánchez de León Peque
  • 2019-10-04 18:30
  • 📋 Python es genial, pero más allá del lenguaje existe una jungla de herramientas y servicios para desarrollar, documentar, revisar, integrar y compartir nuestro trabajo. En este taller nos adentraremos en esta jungla para entender mejor un conjunto de herramientas y servicios que nos harán la vida más fácil y nos ayudarán a desarrollar mejor. Con los conocimientos adquiridos podremos afrontar mejor el reto de desarrollar y compartir nuestro propio trabajo ası́ como contribuir a muchos de los proyectos libres que conforman el ecosistema de paquetes de Python.En particular, cubriremos: Entornos virtuales con venvServicios de control de versionesMetodologías de desarrollo"Merge/pull requests" y revisionesHerramientas de testeoSistemas de integración continuaHerramientas y servicios de documentaciónDistribución de paquetes a través de PyPI Muchas de estas herramientas podrı́an requerir de un taller completo para profundizar en ellas. El objetivo de este taller, no obstante, es hacer una breve introducción a cada una de ellas para despejar dudas y facilitar a los asistentes el adentrarse en un tipo de desarrollo que va más allá de Python como lenguaje de programación.Requisitos para atender a la presentación: Ordenador portátil con navegador y conexión a internetPython 3.6 o superiorGit 2.0 o superiorPerfil de GitHub (y claves SSH configuradas)Visualizador de repositorios (preferiblemente gitk)Conocimientos básicos de Python (funciones, paquetes) y Git (add, commit, push, pull)Recomendaciones: Linux, por ser el sistema operativo que se mostrará en la presentación, aunque no es en absoluto indispensable
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¿Cómo enriquecer y dar más valor a mis datos? Análisis espacial y Open Data con Python

  • 🐍 Ángel Marqués Mateu, Benjamin Arroquia Cuadros
  • 2019-10-04 18:30
  • 📋 La analı́tica de datos está cobrando un gran protagonismo, no solo en el ámbito cientı́tico, sino también en el desarrollo de nuevos negocios y aplicaciones basados en datos. El uso apropidado de los datos y el acceso efectivo a fuentes de información puede suponer un gran valor diferencial hoy en dı́a. En este taller vamos a explicar cómo sacar el mayor partido a los datos con el uso de técnicas de análisis espacial, con un enfoque tı́pico de la ciencia de datos y desde la perspectiva de enriquecer nuestros datos con visualizaciones basadasen herramientas disponibles en el ecosistema geoespacial de Python. El taller tendrá un carácter eminentemente práctico y comenzará con ejercicios para almacenar y procesar información espacial a partir de estructuras de datos tı́picas de Python. Posteriormente examinaremos algunos formatos de datos espaciales bien conocidos en el sector de la Geomática. Finalmente aprenderemos a obtener información de fuentes de datos abiertos y a procesarlos con algunas bibliotecas disponibles en el entorno de programación Python.
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APERTURA PyConES 2019

  • 🐍 Organización
  • 2019-10-05 09:00
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Keynote

  • 🐍 Safia Abdalla
  • 2019-10-05 09:30
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Python para calentar tu casa

  • 🐍 Héctor Pablos López
  • 2019-10-05 11:30
  • 📋 Los termostatos inteligentes han llegado al publico general hace relativamente poco tiempo. Son conocidas propuestas como Nest (Google) o Tado, pero tambien nosotros podemos crear nuestro propio sistema con una Raspberry Pi, ligeras nociones de electrónica y conocimientos de programación. Python nosproporciona todas las herramientas que necesitamos para crear un proyecto de código abierto en el que somos los únicos dueños de nuestros datos. Mediante el uso de un simple relé conectado desde nuestra Raspberry Pi a nuestra caldera podremos encender y apagar la calefacción con solo un comando; y con un sensor como el DHT22, podremos tomar mediciones de la temperatura y humedad en nuestra casa. Esos dos building blocks nos servirán de base para explicar cómo desarrollar un completo sistema en el que, mediante el desarrollo de una API, podremos imitar gran parte de las características de los sistemas comerciales.
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Fragmentar y dearticular redes de crimen. Topología y debilidad de redes

  • 🐍 Juan Carlos González-Avella
  • 2019-10-05 11:30
  • 📋 Analizamos la estructura de la red de Crimen Organizado de Brasil a par tir de datos suministrados por las autoridades mostrando cómo construir dicha estructura a partir de los datos y a su vez proponemos un algoritmo de fragmentación para desarticular de manera eficiente este tipo de estructuras.
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Big data en live coding

  • 🐍 Guillem Borrell
  • 2019-10-05 11:30
  • 📋 Supongamos que nos encargan un prototipo de sistema capaz de recoger una gran cantidad de datos desde terminales (teléfonos móviles, navegadores, dispositivos IoT...) con el objetivo de volcar toda esta información en un cluster hadoop. ¿Por dónde empezamos? ¿Por descartar Python e irnos a Java y derivados? ¿Pedimos presupuesto para ampliar el clúster Kafka y buscamos programadores en Scala en LinkedIn? El objetivo de esta sesión de live coding es desarrollar en 90 minutos una aplicación con todos los ingredientes que uno espera de un pipeline de adquisición y proceso de datos; asegurando que el resultado podrá escalar a miles de conexiones concurrentes. Se tratarán temas como el diseño de API eficientes, la programación ası́ncrona, las colas de mensajes y el análisis de grandes volúmenes de datos. El objetivo secundario es el de introduciralgunas herramientas novedosas (y en algunos casos desconocidas) como ASGI, Starlette, uvicorn, NNG, Trio, Skein, Dask... Al finalizar todos los asistentes se conectarán a la aplicación desarrollada para generar tantos datos como sea posible y analizarlos después.
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Microservice and Serverless Applications with Python: Challenges and opportunities

  • 🐍 Nilo Ney Coutinho Menezes
  • 2019-10-05 11:30
  • 📋 Python is a modern and practical language able to be a strong contender in the new serverless and microservice applications fronts. In this talk, the experience of building a full serverless, microservice application with high computing demands is presented. Although challenging, the application was built usingbasic Python modules and a few external libraries. Serverless applications are billed by the number of calls and run time in milliseconds. The run time is a challenge on itself, extra care should be taken initializing modules and the code must be optimized for fast startup. Deployment is also a problem, as Python dependencies can include native compiled code that needs to be deployed to the cloud provider serverless platform. How to share and how to deploy common code is also addressed as an architectural decision. All tools and methods used to improve team productivity and sanity are presented with hints for new projects
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Sistemas de recomendación con surprise

  • 🐍 Antonio David Pérez Morales, Rafael Haro Ramos
  • 2019-10-05 11:30
  • 📋 Los sistemas de recomendación son una herramienta diseñada para interactuar con conjuntos de datos grandes y complejos con la finalidad de proporcionar al usuario información que sea de su interés, todo ello de forma automatizada. Esta presentación pretende sentar las bases de estos sistemas, presentando y describiendo los sistemas de recomendación basados en contenido y los basados en filtrado colaborativo. Para ello, se presentará y utilizará la librería Surprise, que proporciona implementaciones de la mayoría de algoritmos de recomendación más conocidos, permitiendo realizar un primer prototipado rápido de un sistema de recomendación
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Organizando chistes con NLP

  • 🐍 Julio Martínez
  • 2019-10-05 11:30
  • 📋 ¿Cómo podemos clasificar una colección de documentos? Haciendo un repaso global de diferentes técnicas de NLP clásicas y modernas, vamos a organizar una colección de chistes en castellano. Habrá una introducción general con slides (30 minutos) y luego una serie de ejercicios con un notebook de Jupyter. Trabajaremos con scikit-learn y spacy, aprendiendo conceptos como bag-of-words y word-embedding.El repo está en github.com/liopic/chistes-nlp
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Tamarco: un framework de microservicios

  • 🐍 José Melero Fernández
  • 2019-10-05 12:10
  • 📋 Somos fieles seguidores de la filosofía DRY (Don't repeat yourself!). ¡Y de los microservicios! Cuando empezamos a diseñar nuestra primera arquitectura de microservicios nos encontramos con la necesidad de elaborar un conjunto de herramientas que cubriera nuestras necesidades. Empezamos haciendo pequeñas librerías, que se iban acomodando a nuestros requisitos: el desarrollo de una configuración centralizada del sistema, un sistema de logging común, métricas de aplicaciones, sistema de comunicaciones, etc.Al pasar el tiempo, nos dimos cuenta de que nos iba a facilitar la vida un sistema que gestionara todas estas librerías, permitiéndonos desarrollar y mantener los microservicios de forma más eficiente. En ese momento nació Tamarco. ¿Por qué desarrollar nuestro propio framework? Después de comprobar los proyectos existentes en Github, nos dimos cuenta de que no existía ninguna herramienta que, de forma asíncrona, nos permitiera trabajar con los servicios que necesitábamos: bases de datos (InfluxDB, Redis, PostgreSQL...), servicios de mensajería (RabbitMQ, Kafka,...) o servidores HTTP o Websockets. Actualmente llevamos usándolo en el día a día más de dos años y queremos contaros nuestra experiencia.
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Exceptional exceptions

  • 🐍 Mario Corchero
  • 2019-10-05 12:10
  • 📋 Did you know there are multiple ways to raise and capture exceptions? Have you ever wondered if you should raise a built-in exception or create your own hierarchy? Did you ever find it hard to understand what an exception meant?This talk will go through the decisions needed to raise and capture exceptions when creating a library. We will look at how to translate and handle errors, create your own exceptions, and make exceptions clear and easy to troubleshoot, while also understanding how they actually work, common pitfalls.
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Optimización de una red de evaporadores industriales

  • 🐍 María P. Marcos
  • 2019-10-05 12:10
  • 📋 El objetivo de este trabajo es reducir el consumo de recursos en una red de evaporación industrial mediante la optimización de la gestión y coordinación de la asignación de la producción y las tareas de mantenimiento. La red de evaporación forma parte de una fábrica real, la cual trabaja de forma continua procesando varios productos en diferentes plantas de evaporación, por lo que se tiene que decidir cual es la forma óptima de distribuir los diferentes productos que se tienen que procesar en las distintas plantas de evaporación, es decir, asignación de productos a plantas. Se ha de destacar que la eficiencia de cada planta de evaporación se debe a diversos factores, entre ellos, el estado de ensuciamiento del interior de los equipos que forman cada planta de evaporación. Por ello, junto con la distribución de productos en plantas, se ha de hacer la planificación de tareas de limpieza. Teniendo en cuenta todo esto, se ha modelado un problema de optimización mixto entero lineal y codificado en Pyomo, el cual permite obtener la solución del problema (asignación de productos a plantas y planificación de tareas de mantenimiento a lo largo de un mes) en un tiempo aceptable.
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Py2hollywood - usando Python en una producción de películas de animación -Patrocinada

  • 🐍 Alberto Santos, ILION ANIMATION STUDIOS
  • 2019-10-05 12:10
  • 📋 Descripción del proceso de creación de una película de animación y cómo usamos herramientas propias desarrolladas en Python en él.
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Drivers en Python o cómo encender luces de colores en un teclado cuando recibo un mail

  • 🐍 Javier Torres Niño
  • 2019-10-05 12:10
  • 📋 Puede parecer que escribir drivers es un dominio específico para lenguajes como C pero lo cierto es que no siempre tiene porque ser así. En esta charla presentaré un driver para controlar la retroiluminación de un teclado Ducky One 2 hecho en Python. La elección de Python hace mucho más fácil la integración con otras aplicaciones como, por ejemplo, para iluminar ciertas zonas del teclado cuando se reciben emails.No sólo nos quedaremos en el driver en sí. Como paso previo, y dado que el protocolo no está publicamente documentado, haremos un poco de ingeniería inversa para comprender qué idioma habla el teclado con losdrivers oficiales. Y otra vez Python viene al rescate con su facilidad para el análisis de datos.¿Por qué todo esto? En primer lugar porque, como usuario de Linux, sufro mucho cuando compro hardware que sólo tiene drivers para Windows. Y en segundo lugar, pretendo desmitificar el mundo de la escritura decontroladores: realmente es mucho más fácil de lo que pueda parecer.Repositorio de la charla: https://github.com/javitonino/duckylights
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Service Oriented Arquitecture with PySOA

Chatops 101 con opsdroid

  • 🐍 Àngel Fernández
  • 2019-10-05 12:30
  • 📋 Opsdroid es un framework que nos facilita la creación de bots para automatizar y simplificar procesos de desarrollo y operaciones. Se conecta fácilmente con servicios populares de chat como Slack, Telegram, Facebook u otros. Puede entender los mensajes desde usando regex hasta usando servicios de NLU (Natural Language Understanding). Es modular y se extiende con pocas líneas de Python. En 15 minutos veremos como está diseñado, como podemos usar todo lo que nos ofrece por defecto y como lo podemos personalizar para que se adapte a nuestras necesidades.Las slides subidas no tienen los GIF animados.Si quereis ver las originales: https://anxodio.github.io/chatops-101-pycones
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¿Podemos predecir el Síndrome Visual informático mediante técnicas de Machine Learning?

  • 🐍 Rubén Crespo Cano
  • 2019-10-05 12:30
  • 📋 La exposición a ordenador se asocia a una serie de síntomas oculares y visuales conocidos como Síndrome Visual Informático. CVS-Classifier es un proyecto de investigación para comprobar si modelos de Machine Learning pueden predecir la presencia o ausencia de este síndrome.
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Microservicios altamente paralelos para todos

  • 🐍 Alberto Fernandez Valiente
  • 2019-10-05 12:50
  • 📋 Cada vez usamos más aplicaciones web de tipo SPA (Single Page Application), permiten una experiencia de usuario más fluida evitando generar HTML en servidor. Estas aplicaciones se apoyan en APIs cuyo desarrollo puede simplificarse y acelerarse mediante el empleo de microservicios que nos permitirán separar los diferentes endpoints de la aplicación en diferentes conjuntos relacionados según su funcionalidad. El módulo asyncio, disponible desde Python 3.4, nos permite un enfoque a la ejecución de código concurrente sin los problemas asociados a los hilos y el temido GIL. El uso de corrutinas permite una lógica lineal en nuestro código pero aprovechando los momentos en los que se realizan operaciones de IO para ejecutar otras cargas de trabajo. Hay muchos framework que aprovechan este modelo de ejecución asíncrona y para esta charla vamos a utilizar Starlette. Este toolkit es muy ligero y potente, con una interfaz de uso inspirada en Flask que hace muy fácil empezar a usarlo y tener nuestros propios microservicios en funcionamiento en pocotiempo.
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qVista: sistema de información territorial del Ayto. de BCN desarrollado en PyQGis

  • 🐍 Jordi Cebrian, Noemi Rodríguez
  • 2019-10-05 12:50
  • 📋 qVista es un sistema de información territorial desarrollado en Python aprovechando la librería de código abierto de QGis, el más potente sistema de gestión cartográfica en Open Source.El Ayuntamiento de Barcelona utiliza qVista-desktop para gestores y técnicos municipales, para la gestión y consulta de la cartografía corporativa y de todo tipo de información municipal geocodificada.
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Dynamic Optimization and Process Control in Python

  • 🐍 Francisco J. Navarro-Brull
  • 2019-10-05 12:50
  • 📋 Machine learning has become the must-have technology across all industries, largely inspired by successes of new artificial deep neural network applications. Yet, chemical processes have to include process dynamics and control not only to capture and predict the behavior of non-linear systems, but also to optimize their performance. In this talk, an introduction to these concepts using the GEKKO Optimization Suite will be provided.
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Securizando nuestro código python

  • 🐍 Victor Torre
  • 2019-10-05 12:50
  • 📋 Introduccón a Bandit como analizador de código enfocado a la seguridad, internals y como crear tus propias reglas, reportes y gestión de falsos positivos.
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Desarrollo industrial de sistemas embebidos con Python/Django y Raspberry Pi

  • 🐍 José A. Rocamonde
  • 2019-10-05 12:50
  • 📋 Basándonos en una Raspberry Pi y utilizando Python/Django para el core system y el interfaz es sencillo desarrollar sistemas industriales de propósito específico para controlar y monitorizar todo tipo de máquinas. En esta charla contaré mi experiencia como python full-stack-developer de diversas placas industriales de propósito específico, robustas y 100% Python Powered.
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f-strings: A format system to rule them all

  • 🐍 Juan Diego Godoy Robles
  • 2019-10-05 13:30
  • 📋 Repo base de la charla: https://github.com/klashxx/fstrings-pycones2019El universo Python es fantástico, está en continua expansión y su naturaleza abierta hace que se nutra de las mejores ideas con independencia de si estaban ya implementadas en otros lenguajes.Precisamente de una de estas grandes genialidades nos ocupará en esta charla: las strings interpolation traducido a Python como F-strings. Un componente core presente a partir de la versión 3.6, tan simple como potente y efectivo, sin duda, otro argumento para convencer a los rezagados de Python 2.Comentaremos la PEP-0498, enumeraremos las múltiples ventajas que nos aportan e intentaremos discernir las posibles pitfalls ¿nos pueden meter en algún lio?, ¿merece la pena migrar todo nuestro software? ¿Nuestros programas pueden verse afectados en cuando a su rendimiento? Finalmente nos ensuciaremos las manos y pondremos ejemplos (algún jupyter notebook caerá) de los diferentes casos de uso comparándolos con las alternativas previas. ¡Acérquense! ¡Dejen que su código disfrute de una claridad sin precedentes!. Simple is better than complex (SIEMPRE).
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Nariz electrónica para la detección de defectos del café con Python

  • 🐍 Katerine Perdomo Moreno
  • 2019-10-05 13:30
  • 📋 La diferenciación del café y el cumplimiento de estándares de calidad internacionales generan el valor agregado que facilitan el posicionamiento comercial afectando directamente a los productores y consumidores de café. Esta investigación presenta un prototipo de una nariz electrónica como herramienta de control de calidad, donde se integran una matriz de sensores de gas, un sistema de adquisición de datos y técnicas de machine learning programadas en Python para la detección de propiedades asociadas a defectos como vinagre, cardenillo y averanado en una muestra de café.
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When code is not enough

  • 🐍 Juan Ernesto Biondi Perez
  • 2019-10-05 13:30
  • 📋 There are situations when code is not enough. Let me point out some of them:When someone wants to learn a programming language regardless of the type.When someone enters to a company with prior knowledge on other languages but not the one is going to work on.When we want to add a new feature to the application or script.When a change is require on the behavior of the application.All these situations have something in common, the code is not enough, it is not enough to get someone to know what the application/script does or even how it does it and that’s when we need more things than just code.This talk is to shout out the importance of documentation on code.
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Odisea en el lodo: La divertida historia sobre heredar un proyecto legacy con gran tech debt y estar alone

  • 🐍 Miguel Jiménez García
  • 2019-10-05 15:30
  • 📋 En 2017 Odisea en el lodo se expondrá un caso real de una startup recién nacida con un proyecto heredado con gran deuda técnica, los problemas que fueron surgiendo y las soluciones que se fueron tomando pararemolcar un barco que iba a la deriva.
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Mom, I want to be a data artist

  • 🐍 Alberto Romeu
  • 2019-10-05 15:30
  • 📋 A data artist (also known as “unicorn”) lives in the intersection of data analysis, decision-making, visualizationand wait for it... ART. They are able, not only to use a number of techniques and tools to transform complex data into delightful and memorable visualizations, but to build their own tools and workflows to create visualizations that go beyond the state of the art. At CARTO we are bringing together data, analysis and visualization, backed by APIs and Python libraries to pave the way for developers, data scientists and data artists in their way to solve geospatial problems.
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Making a galaxy with python: merits and pitfalls in probabilistic programming

  • 🐍 Vital Fernández
  • 2019-10-05 15:30
  • 📋 A spectrum is an essential tool to understand the universe. This is a celestial histogram we can use to disentangle the photons from astronomical bodies. It is an astronomer job to explain the causes behind this distribution of photons. This talk is divided in two sections:  In the first one, we visit a basic theoretical model to explain the incoming light from a galaxy. To do this, we review the tools available in Python to obtain astronomical data and how they can be combined to generate synthetic galaxies. In the second part, we walk the opposite path: We use Python on astronomical data to check the robustness of theoretical models (see Fernández et al. 2019).The purpose of this presentation is to explain the principles of probabilistic programming. In this case we use PyMC3 (see Salvatier et al 2018) a probabilistic programming library based in Theano (see Theano development team 2016). The author aims to apply a visually simple scientific model to describe some advantages and challenges in neural networks, Bayesian statistics and Monte Carlo samplers.References:Fernández, Vital, Elena Terlevich, Angeles I. Díaz, and Roberto Terlevich (2019). “A Bayesian direct method implementation to fit emission line spectra: application to the primordial He abundance determination”. In: Monthly Notices of the Royal Astronomical Society 487.3, pp. 3221–3238. ISSN: 0035-8711. DOI:10.1093/mnras/stz1433Salvatier, John, Thomas V. Wiecki, and Christopher Fonnesbeck (2016). “Probabilistic programming in Python using PyMC3”. In: PeerJ Computer Science 2, e55. ISSN: 2376-5992. DOI: 10.7717/peerj-cs.55.The Theano Development team et al. (2016). “Theano: A Python framework for fast computation of mathematical expressions”. In: arXiv:1605.02688 [cs]. arXiv: 1605.02688.
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Using PyPI and docopt to create and share command lines

  • 🐍 tony aldon
  • 2019-10-05 15:30
  • 📋 [START] I spend the main part of my life in front of my screen, coding andtalking to my computer what to do thanks to my terminal. Command lines is part of my everyday life. [THEN] One day I started to write my own command lines. [SO] In this talk I’d like to share with you how you can easily create command lines in python. I hope it would be helpful. First, we will see how with setuptools and PyPI, we can transform a simple python script onto a crossplatform command line. Then we will see the POSIX format. Finally, We’ll see how with docopt we can define the interface for your command line, and automatically generate a parser for it.
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Objetos hashables

  • 🐍 Victor Terrón
  • 2019-10-05 15:30
  • 📋 Las tablas hash son la estructura de datos que Python usa internamente para implementar dicts y sets. A fin de poder usar nuestras propias clases como claves de un diccionario o miembros de un conjunto, éstas han de ser hashables. En esta charla aprenderemos a hacerlo, examinando con detalle las recomendaciones queel modelo de datos de Python nos ofrece al respecto en la documentación.
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Creando un Deep-bot from scratch

Aprendiendo cómo aprenden las máquinas

  • 🐍 Jordi Contestí, Francisco Correoso, Guillem Duran, Juan Carlos González, Antònia Tugores
  • 2019-10-05 15:30
  • 📋 Taller de 2 horas y 20 minutos destinado a comprender el funcionamiento de los algoritmos más importantes en Data Science, mediante una explicación muy simple diseñada para todos los públicos y con ejercicios prácticos en Python, impartido por el equipo organizador de PyData Mallorca.En este taller veremos cuándo debemos aplicar y cómo funcionan las regresiones lineales, las regresiones logísticas y los árboles de decisión sin entrar en detalles matemáticos ni estadísticos complejos, pero permitiendo que el alumnado desarrolle una intuición clara sobre cómo funcionan estos algoritmos internamente y así poderlos aplicar a otras situaciones después del taller con facilidad. Para la explicación y parte práctica, utilizaremos las siguientes herramientas y librerías: Jupyter para la edición de código Python y texto enriquecido, Pandas para la carga y transformación de los datos que utilizaremos en los algoritmos, matplotlib para la visualización de los datos y scikit-learn para la ejecución, parametrización y comprobación de los algoritmos.Repositorio con el código e instrucciones de instalación: https://github.com/PyDataMallorca/PyConES2019_Aprendiendo_como_aprenden_las_maquinas.
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Usando Flask en el mundo real: extensiones y buenas prácticas

  • 🐍 Juan José Lozano Gómez
  • 2019-10-05 16:10
  • 📋 Flask es un microframework para desarrollar aplicaciones web basado en Python. La palabra “micro” no quiere decir que deba ser utilizado para crear aplicaciones pequeñas y sencillas, significa que el núcleo de Flask se mantiene simple pero extensible, de manera que muchas decisiones en el diseño de la aplicación las debe tomar el propio programador. Esto hace que desarrollar una aplicación para un entorno de producción real pueda ser un poco caótico, sobre todo cuando se están dando los primeros pasos con Flask. El propósito de la charla es mostrar una guía de qué extensiones se pueden utilizar, así como definir una serie de buenas prácticas para estructurar una aplicación web de cierta envergadura. Todo ello con el objetivo de establecer un proyecto base listo para usar a la hora de crear un API Rest o una aplicación web con formularios. Así, en la charla se analizarán temas como gestión de usuarios, cómo securizar la aplicación, acceso a base de datos, intercambio de datos entre cliente y servidor con JSON, comunicación en tiempo real o ejecución de tareas en background.
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assertTrue('Testing en Machine Learning')

  • 🐍 BEATRIZ GOMEZ AYLLON
  • 2019-10-05 16:10
  • 📋 Todos hemos visto muchas charlas sobre herramientas y metodología de testing en ingeniería del software, pero ¿cómo encajamos esto en el pipeline de un proyecto de data science? En esta charla veremos distintas pruebas y buenas prácticas que podemos aplicar en distintas etapas de nuestro workflow.
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Porque una imagen vale más que mil datos. El poder de los gráficos en Python

  • 🐍 María Ángeles Rodriguez
  • 2019-10-05 16:10
  • 📋 En esta charla se pretende dar a conocer las técnicas de visualización en formato gráfico que más se usan en el mundo del Big Data y Data Science. La visualización de datos dentro del Data Science es la disciplina que trata de que los datos sean comprensibles y útiles, para ello los dota de un contexto visual que el dato en crudo no puede proporcionar. Existe una gran variedad de librerías y herramientas para hacer gráficos en Python, pero en esta charla se intenta dar a conocer las más usadas y las más potentes para Data Science, como matplotlib y ggplot. También se mostrarán otras herramientas como seaborn (como ejemplo de librería basada en matplotlib), bokeh (como ejemplo de librería similar a librería de Javascript D3.js) o plotly (comoejemplo de otro tipo de librería online). Acompañando a la descripción de la herramienta, se visualizarán ejemplos de gráficas (código + gráfica): histogramas, gráficas de dispersión, gráficas de líneas, etc. y algunos tips, para que los asistentes puedan observar la gama de herramientas disponibles y su uso a través de ejemplos que podrán replicar.
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¡Socorro, mi hijo quiere ser hacker!

  • 🐍 Virginia Tovar y Jorge Brocal
  • 2019-10-05 16:10
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Making sense of online reviews... at cloud scale - Patrocinada

  • 🐍 TRUSTYOU
  • 2019-10-05 16:10
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Django Admin inside Out

  • 🐍 Rafael Soriano
  • 2019-10-05 16:30
  • 📋 El Admin site de Django es un potente sistema de administración que podemos tomar como base para construir funcionalidades de backoffice. A menudo, no explotamos todo su potencial, desaprovechando las funcionalidades out-of-the-box que el framework nos oferece. El objetivo principal es cumplir las necesidades de negocio con el mínimo esfuerzo y time to market. En esta charla repasamos los principales “under the hood” del Admin para entender cómo personalizarlo. Exploraremos los diferentes formas de adaptar el módulo a nuestras necesidades concretas, buscando las formas de personalización, y veremos un ejemplo guiado de cómo mantener múltiples Admin Sites en un mismo proyecto.
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Que la generación Z no rompa tus modelos

  • 🐍 Alicia Pérez
  • 2019-10-05 16:30
  • 📋 En   el   mundo   de   la   moda   los   roles   de   género   siempre   han   estado   bastante   claros,  como que " las faldas son prendas de chicas " y  "las corbatas son para los hombres" . Ésto, entre otros clichés, han condicionado los algoritmos de etiquetado y clasificación de productos de moda, introduciendo sesgos que ahora pueden jugar en nuestra contra a la hora de predecir tendencias y tomar decisiones estratégicas. En esta charla veremos en qué consisten los sesgos en los modelos de machine learning, algunos métodos en Python para intentar evitarlos y algunas herramientas que auditan dichos modelos en este sentido.
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MI CASA: venturas y desventuras de una radioastrónoma en Python

  • 🐍 Ana Karla Díaz Rodríguez
  • 2019-10-05 16:30
  • 📋 En esta charla introduciremos CASA (Common Astronomy Software Applications), el software que generalmente usamos los radio-astrónomos para procesar los datos de los grandes radio-interferómetros. Gracias a su interfaz de Python, podemos realizar el análisis de manera más rápida, eficiente y profunda, al ser posible elaborar scripts propios. En la primera parte, introduciremos la técnica de radio-astronomía. En lasegunda parte, mostraremos imágenes reales obtenidas con CASA y mostraremos ejemplos simples de automatización durante el análisis de imágenes.
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Building nteract - Patrocinada

  • 🐍 Safia Abdalla, MICROSOFT
  • 2019-10-05 16:30
  • 📋 This talk will cover lessons learned across technology and people management from the process of building the nteract open source project.nteract is a desktop application that allows you to develop rich documents that contain prose, executable code, and images.
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Analiza la salud de tu proyecto con GrimoireLab y Python

  • 🐍 Valerio Cosentino
  • 2019-10-05 16:30
  • 📋 Ahora que el software es uno de los activos más importantes para empresas y organizaciones, se busca analizar de forma más efectiva como los proyectos de software están siendo desarrollados para una mejor toma de decisiones. GrimoireLab (https://chaoss.github.io/grimoirelab), es una plataforma que analiza y visualiza métricas de actividad, comunidad y procesos de desarrollo de software y es uno de los proyectos fundadores de CHAOSS (Community Health Analytics Open Source Software), proyecto de la Linux Foundation (https://chaoss.community). Es 100% open source y desarrollado en Python. En esta charla, buscamos enseñar los conceptos básicos de GrimoireLab, desde su instalación, hasta cómo utilizar suselementos principales para que así la audiencia pueda analizar proyectos de software.
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A practical domain-driven design approach to Nameko microservices

  • 🐍 Julio Vicente Trigo Guijarro
  • 2019-10-05 17:10
  • 📋 Nameko is a “microservices framework for Python that lets service developers concentrate on application logic and encourages testability.”. It's easy to use, has an elegant design and an open source community and ecosystem behind it. In this talk, we will show the basics of how to write microservices using Nameko and the types of extensions and communication protocols that are available.We will also show a practical domain-driven design (DDD) approach to building a microservices architecture, showing how the design of the solution is driven by the domain of the application, the different types of services that we create (application/facades, domain), what their responsibilities are and how they can communicate with each other.Finally, we will discuss one of the most important things in software design: how/when to split our code into different components (services, dependencies, modules, functions, etc.) so that they serve a single purpose, are easy to understand/extend and “fit in your head”.
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  • 🐍 EVENTBRITE
  • 2019-10-05 17:10
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Reconocimiento del habla en Python

  • 🐍 Javier Jorge Cano
  • 2019-10-05 17:10
  • 📋 Nos encontramos en un momento en el que estamos rodeados de máquinas dispuestas a escucharnos: Alexa, Siri, Cortana, etc., e interaccionar con estos dispositivos es cada vez mas fácil e intuitivo. El primer reto para comunicarnos de manera coloquial con estos asistentes es transformar el audio en texto. Para ello, diferentes aproximaciones basadas en técnicas de búsqueda, algorı́tmica y aprendizaje automático se combinan de formas muy ingeniosas e interesantes.En esta charla se introducirán los sistemas de reconocimiento que emplean estos dispositivos. Veremos un ejemplo guiado para reproducir un sistema similar que permita reconocer palabras aisladas en Python. Finalmente, se mostrará cómo hacemos uso de Python en nuestro sistema en producción para proporcionar el servicio de transcripción y traducción desde nuestro grupo de investigación a diferentes organismos y universidades.
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Desarrollo de Chatbots en Python: RasaNLU

  • 🐍 Rafael Haro Ramos, Antonio David Pérez
  • 2019-10-05 17:10
  • 📋 Hoy en día, todos y cada uno de nosotros llevamos un teléfono móvil encima la mayor parte deldía. En un intento de buscar nuevas formas de comunicación con potenciales clientes, muchasempresas han identificado la mensajería instantánea como un excelente canal para, de unamanera u otra, acercar sus productos al mayor número posible de personas. El auge de losllamados ChatBots en los últimos años ha sido tremendo. La mayoría de plataformas demensajería más conocidas como Telegram, Skype o Facebook Messenger permiten la integraciónde bots como agentes conversacionales. Los grandes proveedores cloud ya se han lanzado aofrecer servicios para el desarrollo de ChatBots como es el caso de Amazon Lex o GoogleDialogFlow. Igualmente, en los últimos años han surgido multitud de empresas que ofrecenproductos cerrados o desarrollos a medida. Sin embargo, es necesario contar con una alternativaOpen Source cuando no es posible usar estos servicios.Rasa es una excelente librería del ecosistema Python que permite el desarrolloextremadamente sencillo de ChatBots, permitiendo además extender el comportamiento pordefecto para acometer tareas de comprensión más complejas. El objetivo de esta charla esintroducir Rasa a la audiencia y mostrar paso a paso como se puede programar un bot decomplejidad media mediante una Demo que será capaz de dialogar para responder preguntasacerca de los horarios de las charlas de la PyconES 2019.
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Economía del software

  • 🐍 Miguel Gonzalez Flores
  • 2019-10-05 17:10
  • 📋 Vamos a resaltar los valores de hacer código limpio, seguir buenas prácticas, diseño simple, refactorización de código y todo desde un punto de visto de la economía del software. Se hará mucho foco en el código legacy y como conseguir que esto no arrastre al fracaso nuestros proyectos
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Keynote

  • 🐍 Francisco Javier Ordóñez Morales
  • 2019-10-05 18:30
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ASAMBLEA PYTHON ESPAÑA

  • 🐍 Juan Luis Cano
  • 2019-10-05 19:30
  • 📋 Durante la PyConES se celebrará la Asamblea General de la asociación Python España. quien no la conozca puede leer un poco más sobre ella aquí https://es.python.org/pages/asociacion.html en resumen, administramos la PyConES y ponemos en contacto a las diferentes comunidades españolas. quienes no sean socios están invitados a asistir como oyentes
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Machine Learning para proyectos de seguridad

  • 🐍 Jose Manuel Ortega Candel
  • 2019-10-06 10:30
  • 📋 En los últimos años, muchas de las soluciones de seguridad están utilizando el aprendizaje automático para detectar y prevenir las principales amenazas como malware o detección de anomalías en las redes. El objetivo de los algoritmos de machine learning es construir modelos que permitan predecir con la mayor precisión posible si ante nuevas entradas de datos, nuestro algoritmo va a ser capaz de predecir si se tratade malware o se ha detectado un comportamiento anómalo. Para ello disponemos varios tipos de modelos como regresión, clasificación, agrupación en clústeres, árboles de decisión, entre otros.En esta charla explicaré los conceptos principales sobre el aprendizaje automático aplicado a la ciberseguridad a través de diferentes casos de uso y ejemplos. Comenzaremos explicando los algoritmos principales que podemos usar para hacer nuestras predicciones, aplicando estos conceptos en el campo de la seguridad. Se comentarán ejemplos que permitirán evaluar las mejores técnicas de aprendizajeautomático en función del problema de seguridad que se plantea.
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End-to-end machine learning platform for real-time underwriting. A silicon Valley fintech perspective

  • 🐍 Hossein Ghodrati, Pablo López, Pablo Vargas
  • 2019-10-06 10:30
  • 📋 Machine learning unfolds its transformational power when applied at scale in real-world environments. e-Commerce and other retail tech organizations have to make day by day non-trivial business decisions, many of which have typically been done with simple heuristics or other types of codified business rules. Machine learning models have proven to outperform these heuristics in automating complex decision making, given enough training data.For a business to be able to transform itself from a data-collecting organization to a data-driven one, artificial intelligence algorithms, complex data processing pipelines and an accordingly designed IT architecture must be in place. The value of such applied machine learning systems that are deeply integrated in an organization’s software stack is more than the sum of its individual parts.We will show the nuts and bolts of an end-to-end model training, deployment and scoring system that serves model decisions for underwriting e-Commerce return transactions in real-time, with a 100 % cloud-based infrastructure. Our platform includes a unified model building pipeline that leverages the Python ecosystem: custom and fully integrated preprocessing and feature engineering using scikit-learn, Bayesian hyperparameter optimization of the whole learning process using hyperopt, experiment tracking with MLflow and a REST API for serving predictions in production with Flask, among others.
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Cómo aprovechar todos los recursos hardware para tus modelos de Reinforcement Learning

  • 🐍 Rubén García
  • 2019-10-06 10:30
  • 📋 A través de las noticias hemos asistido perplejos a la aparición de nuevos algoritmos capaces de mejorar a los seres humanos en complejos juegos de mesa como el Ajedrez o el Go, e incluso videojuegos colaborativos como el DOTA 2 o el StarCraft II.En esta charla, tras una breve introducción al Aprendizaje por Refuerzo (Reinforcement Learning), hablaremos sobre las herramientas de código abierto que se han desarrollado y que han liberado las grandes corporaciones y centros de investigación tecnológica, para facilitar los primeros pasos en este “nuevo mundo”.Os explicaremos como, desde cero, puedes aplicar estos nuevos algoritmos para entrenar agentes de Reinforcement Learning en tus videojuegos favoritos y ... ¡batir tu propio record! Todo ello sacando el máximo rendimiento de tus recursos de hardware.
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El Show de Truman

  • 🐍 Jimena Escobar Bermúdez
  • 2019-10-06 10:30
  • 📋 Antes todo era paz, teníamos una única pieza de metal y todo ocurría en el mismo sitio, pero los días han cambiado. Las aplicaciones se despliegan en la nube y la cantidad de servidores y la variedad de servicios sólo va en aumento. Tenemos una base de datos para series temporales, otra relacional, por supuesto una no relacional y además un sistema de almacenamiento de ficheros en la nube.Nos llegan notificaciones por doquier y que algo falle implica comenzar una especie de Scape Room en el que vamos de pista en pista hasta descubrir el origen.¿Cómo podemos enfrentarnos a monitorizar un sistema heterogéneo?Nuestra motivación es clara: Monitorizar nos permite obtener datos y los datos son la base del negocio.En esta charla os contaré la importancia de medir y cómo hacerlo, cómo monitorizar y qué monitorizar, cómo enfrentarse a un sistema heterogéneo y que herramientas y buenas prácticas tenemos de nuestro lado. Y, por supuesto, todo sobre Python.
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Procesamiento distribuido con Dask para posicionamiento indoor

  • 🐍 Álvaro Arredondo, cayetano benavent, Josema Camacho
  • 2019-10-06 10:30
  • 📋 Álvaro Arredondo, Cayetano Benavent y Josema Camacho, miembros de Geographica, pretenden mostrar un curioso caso de uso de computación distribuida para posicionamiento indoor utilizando Dask como framework.En esta ponencia se detallará el geoprocesamiento de datos llevado a cabo, haciendo hincapié en la distribución de tareas en un cluster de Dask sobre Kubernetes, así como en los distintos almacenes de datos utilizados durante el mismo, como son Apache Parquet, BigQuery y PostgreSQL/PostGIS. Por último, se pondrán de manifiesto las ventajas e inconvenientes de otros populares frameworks de computación distribuida, como Apache Spark, frente a Dask.
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Flow is in the air

  • 🐍 Javier Martínez Aníbarro
  • 2019-10-06 10:30
  • 📋 Desarrolla tus pipelines de procesamiento de datos en la nube con Google Cloud Dataflow (Apache Beam) y Google Cloud Composer (Apache Airflow). Usando Python como lenguaje de programación, procesarás datos entre diferentes orígenes y destinos tales como BigQuery, Pub/Sub, Datastore, etc; y orquestarás y planificarás tus pipelines. Todo con servicios gestionados para que sólo debas preocuparte del código y no de la infraestructura.
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El lado oscuro del Scraping en Recruiting

  • 🐍 Teresa Salazar García- Rosales
  • 2019-10-06 11:10
  • 📋 La tecnología ha revolucionado los recursos humanos. Técnicas como el scraping se utilizan hoy en día para encontrar el mejor talento de forma más rápida y efectiva que nunca. Sin embargo, cuando se hace un mal uso de ellas, se puede contribuir a crear un clima de desconfianza entre las empresas, los responsables de la selección y los candidatos. En esta charla se analizarán dos casos reales de scraping en recruiting y se discutirán los errores más comunes que se cometen al implantar esta técnica. En primer lugar, se hablará de la detección de talento mediante scraping de redes sociales y de cómo su uso descontrolado puede llegar a saturar a personas que reciben multitud de propuestas basura que no corresponden con su perfil laboral. En segundo lugar, se comentará cómo los agregadores de anuncios de trabajo a menudo publican ofertasdesactualizadas, incompletas o incluso erróneas, erosionando la confianza del público en las empresas. Se propondrán buenas prácticas para preservar los derechos del candidato y garantizar que este tenga una experiencia positiva y enriquecedora. 
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De Daniel San a Sr. Miyagi en Python: aprendiendo mediante katas

  • 🐍 Irene Pérez Encinar
  • 2019-10-06 11:10
  • 📋 Aunque pueda parecerlo, en esta charla no vamos a practicar kárate... :) Término prestado de las artes marciales, las katas son pequeños retos de programación cuyo objetivo es entrenar y mejorar nuestras habilidades como programadores a través de la práctica. Y lo que todavía es más interesante, compartir nuestra solución y compararla con soluciones de otras personas.Con esto ya deberíais estar convencidos de que hacer katas es una de las mejores formas de aprender o mejorar como programadores... Pero, por si quedan dudas, en esta charla también contaré curiosidades, algoritmos o librerías de Python que he aprendido gracias a las katas y, cómo no, lo que he disfrutado por el camino.
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PyRescue… How we used A/B testing to make advertising precise in Nigeria

  • 🐍 Adeshola Afolabi
  • 2019-10-06 11:10
  • 📋 Having a team of two interrogators who adopt different strategies to a subject matter is a good cop/bad cop approach to solving some criminal cases. Here, our case is not criminal. We want to solve the problem of selling products to people bearing in mind that the users choice is subjective.There has been a major disruption in how advertising is being done recently. The typical radio jingle, newspaper adverts and television commercials are gradually becoming redundant. Brands want their products displayed on webpages, mobile applications and other intelligent platforms. This diversion from the more conventional forms of marketing has led to major successes in sales as well as brand loyalty and recognition. On the other hand, users get spammed and sometimes even irritated by the volume of display advertisements exposed to them.What then is the solution? Users would be more interested in products (good or bad) if they met their needs. In this talk, we would run a simple A/B test where different variations of products are tested and extremely small improvements are being estimated. We would also take it a step further by discussing the basics of a click prediction engine and lookalike modeling.
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4 Frameworks Serverless para Kubernetes - Patrocinada

  • 🐍 Gustavo Marin, INTELLYGENZ
  • 2019-10-06 11:10
  • 📋 En esta charla contaré nuestra experiencia con los principales frameworks serverless basados en Kubernetes.Veremos estado de madures, problemas comunes, y las características destacadas de cada uno.
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Deeplearneando con Python con casos de uso de biometría - Patrocinada

  • 🐍 Alvaro Romero Diaz, Javier Blanco Cordero, ORANGE
  • 2019-10-06 11:10
  • 📋 En esta charla intentaremos introduciros al Deep Learning, uno de los campos más prometedores e interesantes de la Inteligencia Artificial.Empezaremos de cero, explicando sus orígenes como un intento de replicar el funcionamiento del cerebro.Luego os contaremos cómo generar estos modelos con Python, en concreto con dos de las librerías más populares para Deep Learning: Keras y PyTorch, incluyendo un par de ejemplos curiosos para acabar de entender qué hacen y cómo funcionan las redes neuronales.Finalmente, os enseñaremos una aplicación más en detalle: simularemos un sistema biométrico de identificación de personas a través de su firma utilizando un chatbot de Telegram.Os esperamos!
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Ofuscación de ficheros con esteganografía

  • 🐍 Diego Silveira, Gonzalo López Valero
  • 2019-10-06 11:30
  • 📋 Con la esteganografía sabemos que existen técnicas con las que podemos inyectar texto en imágenes. Si al fin y al cabo lo que ofuscamos en las imágenes son cadenas, bits, ceros o unos, y todo lo que hay dentro de un ordenador se compone de ceros y unos, ¿por qué no inyectar archivos dentro de las imágenes? Nuestro proyecto consiste en inyectar distintos tipos de ficheros, tales como PDF, MP4, etc., en imágenes con diferentes técnicas de esteganografía. Con estos algoritmos que hemos desarrollado, obtenemos una nueva forma de poder cifrar ficheros. Además, si antes de inyectar dichos archivos los ciframos con AES-128 y le añadimos una firma digital, podremos fortificar nuestro cifrado y en el caso de haber sido modificado por una tercera persona, podremos saberlo gracias a la firma digital añadida.
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Introducción al testeo con Mocks

  • 🐍 Ester Ramos Carmona
  • 2019-10-06 11:30
  • 📋 ¿Estás intentando testear tu función pero tienes mil dependecias y además tu test le acaba de mandar un email a tu abuela que pone ‘Testy McTestFace’? ¡No busques más! Gracias a la nueva tecnología de unittest.mockTM podrás testear todas tus funciones de manera sencilla, segura y sin miedo a que te echen del trabajo por spamear el chat del equipo. Con esta charla aprenderás cómo evitar efectos secundarios en tus tests, refactorizar tu función para hacer inyección de dependencias y, si esto no es posible, aprenderás a crear parches para que sólo tengas que testear las partes lógicas de tu función que de verdad te interesan.
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Data Science for Lazy People, Automated Machine Learning - Patrocinada

  • 🐍 Juan Diego Hueltes Vega, RAVENPACK
  • 2019-10-06 11:30
  • 📋 Data science is fun, right? Data cleaning, feature selection, feature preprocessing, feature construction, model selection, parameter optimization, model validation – oh wait – are you sure? What about automating 80% of the work even doing better choices than you? Automated Machine Learning has arrived to be your personal assistant in Data Science.Bio: Diego Hueltes is a Machine Learning Engineer at Ravenpack, based in Marbella (Málaga). He collaborated teaching in the Big Data Executive Program at Escuela de Organización Industrial (EOI), a Spanish business school where he has been also a Big Data mentor. Diego is passionate about Machine Learning and Big Data, and he loves to share this passion speaking in congresses & seminars like:Big Data Days Moscow 2019 (Opening keynote)Infoshare AI Poland 2019Big Data Europe 2019Codemotion Webinars 2019Codemotion Spain 2018Big Data Conference Lithuania 18: Closing keynote & talkBig Data Spain 17PyCon Spain 17PyData Spain 17PyCon Spain 16EOI Big Data Executive ProgramVII Statal RITSI Congress MadridSeminars for Granada University Masters.
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Using Python to manipulate Data in experimental mechanics: A test case in Atomic Force Microscopy Force Curve Analysis

  • 🐍 Matthew Eaton et. al.
  • 2019-10-06 11:30
  • 📋 The presentation will provide a describe a test case of the application of Python to the extraction, manipulation data analysis of Force Curve Spectroscopy in Atomic Force Microscopy. It will demonstrate how to parse text files, plot relavent properties, sort through extraneous data, and interface with large amounts of force curve data.
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Be a good colleague and help your Security Engineer!

  • 🐍 Adam Stevko
  • 2019-10-06 11:50
  • 📋 GDPR came into effect in 2018 and security become even more important. Whats more, it became a shared responsibility and not everybody realizes this. Security incidents and problems continue to happen and I would like to share my experiences as a Security Engineer working closely with developers how to tackle the cooperation with developers and what tools and techniques one can use to spot security problems before they will be misused.
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Game of Patterns

  • 🐍 Vadim Santiaev
  • 2019-10-06 11:50
  • 📋 Aunque difíciles de identificar, los patrones de diseño son una herramienta clave en la construcción de cualquier sistema software y nos ayudan a plantear soluciones que son integrables rápidamente, con pocoesfuerzo, cuya conceptualización ha sido ya validada por múltiples desarrolladores y estableciendo un enfoque que puede ser entendido fácilmente, sin importar el lenguaje de programación o tecnologíasubyacente.En portales que orquestan múltiples servicios de distintas naturalezas se hacen incluso más valiosos, ya que reducen el tiempo para la integración de nuevos desarrollos facilitando la conceptualización de la solución aimplementar.Durante la charla daremos un repaso a los patrones de diseño que nos han ayudado a aterrizar los problemas a los que nos enfrentamos día a día en la construcción de una plataforma fintech que gestiona servicios de inversión para distintos países.La charla cubre desde patrones incorporados por Python y Django a patrones implementados de forma específica para dar solución a nuestra problemática, como el patrón de diseño Adaptador para establecerinterfaces flexibles con third parties o el patrón Pipeline para el procesamiento de procesos complejos en etapas.
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Data Science meets Economy: how to meassure social impact from consumption data

  • 🐍 Marta Rivera Alba
  • 2019-10-06 11:50
  • 📋 Companies fulfill the needs of the population through the goods and services than they produce. Therefore, companies impact society by selling products to individuals. To quantify this impact we can analyze people’s consumption. Although traditionally this consumption is measured through surveys, we took advantage of modern Data Science techniques to analyze big data sources of real consumption data.In this talk I will explore some example of the economic and data science analysis that we developed in Python to understand people’s consumption. I will explain how we are able to apply Angus Deaton Elasticity Theory to Big Data showing which goods are first-necessity-goods for the Mexican population. I will introduce Manifold Learning techniques to cluster individuals into meaningful consumption groups that transcends demographic features. Finally, I will show how to analyze consumption data as a complex system to compute the real Maslow’s hierarchy of needs based on the sophistication of individual consumers.
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¿Cómo preparar una entrevista técnica? - Patrocinada

  • 🐍 TRAVELPERK
  • 2019-10-06 11:50
  • 📋 En esta charla vamos a explicar y debatir como preparar una entrevista técnica para poder superarla con éxito. Tanto si estás en búsqueda de empleo como si eres un/a candidato/a pasivo/a vamos a ver cuales son los elementos más importantes a la hora de afrontar una entrevista técnica.
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Extendiendo Django para que se conecte a otras Bases de Datos: escribe tu propio backend

  • 🐍 Javier Abadia
  • 2019-10-06 11:50
  • 📋 Django permite acceder – mediante su ORM – a distintas bases de datos. De serie, Django soporta PostgreSQL, MySQL, SQLite, Oracle y existen “backends” (es decir drivers) no oficiales para IBM DB2, Microsoft SQL Server , Firebird y bases de datos ODBC.Pero... ¿qué pasa si nuestros datos están en una base de datos para la que no existe – todavía – un backend? ¿cómo de fácil o difícil es escribir nuestro propio backend para esa base de datos?En esta charla compartiremos nuestra experiencia escribiendo un backend para una base de datos analítica (EXASol DB): ¿cómo lo hemos hecho? ¿qué documentación o referencias hay disponibles? ¿cómo nos aseguramos de que el acceso a los datos es correcto?Slides aquí: https://www.slideshare.net/JavierAbada/extendiendo-django-cmo-escribir-tu-propio-backend-de-base-de-datos-exasol
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PyExp: A queue multiproccessing manager for experiments

  • 🐍 Carlos Perales-González
  • 2019-10-06 12:30
  • 📋 El uso provechoso de todos los recursos disponibles en ordenadores individuales es interesante no solo para empresas que trabajen con pequeños ordenadores, pero también para estudiantes o programadores que quieran prototipar grandes pruebas rápidamente. En estos ordenadores, tanto el número de núcleos comola memoria disponible importan cuando se busca paralelizar los experimentos.PyExp permite ordenar los experimentos a lanzar y controlar la memoria que estos ocupan de una manera sencilla. Se han ejecutado ejemplos con experimentos computacionalmente costosos y con un gran uso de la memoria RAM a modo de prueba, testeando ası́ la gestión de colas y de los recursos de distintosordenadores.
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Implementación de flujos de tareas mediante Airflow

  • 🐍 Jordi Contestí
  • 2019-10-06 12:30
  • 📋 Airflow es una plataforma para Python que permite la creación, programación y monitorización de flujos de tareas. Habitualmente, Airflow se utiliza en la implementación de tareas de tratamiento de datos o data pipelines, aunque su versatilidad hace que Airflow también pueda utilizarse en otros tipos de tareas. En esta plataforma los flujos de tareas se definen directamente en código Python, a diferencia de otras herramientas en las que los flujos de tareas se definen visualmente. En habitissimo hemos estado utilizando Airflow para todas las tareas de carga y transformación de nuestros datos desde 2017 y durante este tiempo hemos aprendido todas las ventajas y desventajas de esta plataforma. En esta charla corta explicaremos cuáles son sus características más relevantes y compartiremos nuestra experiencia a través de las recomendaciones que deberíamos seguir a la hora de implementar flujos de tareas en Airflow. De esta forma, podréis decidir si esta plataforma es la que necesitáis para coordinar la ejecución de vuestras tareas.
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Keynote

  • 🐍 Pablo Galindo Salgado
  • 2019-10-06 15:30
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CIERRE PYCONES 2019

  • 🐍 Juan Luis Cano
  • 2019-10-06 16:30
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Ligthing Talks

Pytest - testing tips and useful plugins

  • 🐍 Andreu Vallbona
  • 2019-10-04 18:30
  • 📋 tips and useful plugins for pytest
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Localhost to the internet

  • 🐍 Andreu Vallbona
  • 2019-10-06 15:00
  • 📋 Exposing the developer computer to the internet
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